|
Ключевые слова: машинное зрение, система управления, оборудование с ЧПУ, центрирование.
Системы машинного зрения (МЗ) в настоящее время широко используются для
автоматизации рутинных задач благодаря доступным ценам на аппаратные компоненты,
включая камеры и мощные вычислительные ресурсы. В результате Четвертой
промышленной революции они начинают активно применяться в киберфизических
производственных системах [1], которые позволяют взаимодействовать с «физическим»
миром через его компоненты – через наблюдение и запись «физических» параметров
окружения и событий. Основными задачами МЗ являются, прежде всего, идентификация
(например, штрих-код или сканирование QR-кода), переходный и конечный контроль,
заготовка (продукт) или позиционирование инструмента. За каждой задачей стоят различные
алгоритмы обработки входных изображений. Однако подробный список задач зависит от
конкретного вида производства и конечного продукта.
В настоящее время ни одно электронное устройство не обходится без печатных плат.
Они могут отличаться конфигурацией (односторонняя, двухсторонняя и многослойная),
геометрией, точностью и т.д., что в целом влияет на выбор технологии производства и
размер выпускаемой партии. Тип производства определяет технологию производства в
соответствии с затратами времени на производственный процесс и предварительную
подготовку. Так, например, в массовом производстве обычно используются фотомаски,
которые не являются прибыльными в производстве труда из-за производственных издержек.
Часто печатные платы требуются еще на стадии разработки продукта, при создании
прототипа. Производство плат (особенно многослойных) является очень сложным
процессом, включающим в себя такие этапы, как сверление отверстий в заготовке, покрытие
заготовки светочувствительным полимером (фоторезистом), обработка фоторезиста через
шаблон, удаление фоторезиста и другие [2]. Несмотря на то, что для реализации каждого
Альманах научных работ молодых ученых
XLVII научной и учебно-методической конференции Университета ИТМО. Том 1
266
шага существует множество автоматических устройств, предназначенных для операций, все
они довольно дороги, поэтому не подходят для производства прототипов.
Разрабатываемое устройство для селективного отверждения фотополимера имеет вид
координатного стола с обрабатывающим устройством, включающий в себя систему
управления с рядом обособленных модулей. К ним относятся основной модуль управления,
модуль лазерного излучения, систему МЗ и другие [3]. В процессе проектирования системы
управления устройства определены следующие основные функции системы МЗ:
‒ поиск и определение реперных меток на заготовке;
‒ самокалибровка станка, контроль за выполнением процесса обработки, а также готового
изделия;
‒ передача трансляции на пользовательское приложение по запросу.
Следует также отметить, что в работе станка на систему могут влиять различные
негативные факторы, вроде плохой освещенности, вибраций и различного мусора на
заготовке, что затрудняет выполнение функций системы МЗ, поэтому необходимо тщательно
подходить к выбору технических средств.
Работа системы МЗ состоит из ряда связанных между собой и с внешними модулями
устройства компонентов. Основными из них являются одноплатный компьютер Odroid,
реализующий алгоритмы работы системы, и камера, размещенная на каретке установки.
Поскольку функция передачи видеопотока, очевидно, должна быть обособлена, чтобы не
нарушать выполнение основных функций, под эту задачу должна быть выделена отдельная
камера и ее связь с модулем МЗ носит ограниченный характер. Диаграмма (рисунок)
показывает взаимодействие модулей системы друг с другом в процессе выполнения
основных задач.
Рисунок. Взаимодействие компонентов системы МЗ
При выборе камеры для решения основных задач был проведен сравнительный анализ
двух модулей камеры принципиально разного назначения, IP-камера и oCam-1MGN-U, в
ходе которого было установлено, что основными преимуществами камеры oCam являются
более широкий диапазон рабочих режимов, возможность смены объектива, меньшие
размеры и вес, а также меньшее энергопотребление. Однако у нее нет встроенного
интерфейса Wi-Fi, позволяющего получать доступ к камере со стороны других модулей
системы управления. Возможность смены объективов позволяет использовать объективы без
инфракрасного фильтра, который предназначен для отсечения лишней части спектра,
падающего на матрицу, делая изображение приближенным к тому, что видит человеческий
глаз, однако, это сильно снижает чувствительность, особенно в условиях плохой или
неравномерной освещенности.
Также важной проблемой является проблема перемещения камеры по рабочему полю в
процессе поиска реперных точек и центрирования. Очевидно, что самый простой способ –
перемещать камеру вокруг поля по строкам, покрывая за один проход некоторую часть
Альманах научных работ молодых ученых
XLVII научной и учебно-методической конференции Университета ИТМО. Том 1
267
рабочей области. Размер этой области зависит от области поля обзора (FOV), охватываемой
камерой в одном кадре, и ее можно вычислить по уравнению:
𝑆 = 4ℎ
2
cot
α
2
cot
β
2
,
где h – высота от объектива камеры до поверхности заготовки, а α и β – вертикальный и
горизонтальный углы FOV-камеры. Зная эти значения, можно с некоторым приближением
указать координаты движений во время поиска. Однако при нахождении одного случайного
маркера нельзя точно сказать, где он находится на заготовке.
Команды перемещения каретки, передаваемой модулем зрения машины на компонент
числового программного управления, определяются на основе полученного изображения.
Другими словами, определив маркер на нескольких кадрах подряд, можно начать
центрировать камеру на нем. Зная поле обзора камеры, можно вычислить расстояние, на
которое нужно перемещать каретку, в противном случае, приближение будет выполняться
дискретно с определенным размером шага при каждом анализе входного изображения. Когда
центральная точка кадра переполнена, шаг может быть последовательно уменьшен,
например, путем деления его на два, но в этом случае центровка может занять много
времени, в зависимости от разрешения камеры.
Do'stlaringiz bilan baham: |
